# coding:utf-8
# 词性标注
import jieba.posseg
import jieba.analyse

jieba.enable_paddle()  # 开启paddle模式

# 原句： 3、墙、柱根部处理为防止墙柱根部岀现烂根现象,砼柱墙根部周围砼应严格控制平整度,同时浇筑时将墙、柱根部砼髙岀30~5σπm,避免漏浆、烂根。在模板安装时,所有墙、柱根部模板均用双面胶带密封,并用素水泥掺早强剂调成胶状用灰刀填补密实,以防止根部漏浆。四、柱、剪力墙底部处理柱、剪力墙根部烂根现象为常见的质量通病,本工程此处采用双面胶条粘海绵条措施。剪力墙模板下端置于楼面上,楼板处加固木方上提50皿,剪力墙加固完后,
# 楼板面处将海绵条置于模板外,用模板条将海棉条压住再用楔塞子塞紧钉牢。外剪力墙接头处,剪力墙模板及木枋下落150mn,在接头砼侧面贴好双面胶条将海绵条贴住,然后用20~300皿小模板插入柱边砼边与落下木枋之间临时固定,后用木楔塞子倒插于模板与木方之间打紧再用铁钉钉牢,采用此种做法对防止柱根部漏浆和错台有明显的效果,从而保证不漏浆、不错台。
sentence = "两个国家和城市的交通地址选择位置是直接影响城市经济发展水平的一个关键因素,通常来说是在一条交通顺畅的道路上位置。"
sentence1 = "在有抗震要求的部位,柱箍筋端头弯成135°,平直长度不小于10d(d—箍筋直径,下同)。如箍筋采用90o搭接,搭接处焊接,焊缝长度单面焊缝不小于10d。柱基、柱顶、梁柱交接处,箍筋间距按设计要求加密。"
sentence2 = "对不合理的校园交通管理基础设施进行了优化和设计,为本校的师生创建一个更加优质的校园公共交通环境,提升本校公共交通工具的通行管理能力和高校校园交通安全的管理水平,促进高校师生校园公共交通安全的发展。"
sentence3 = "其发展将导致区域经济发展和文化交流。而旅游发展的基础是交通,便捷的交通是旅游发展的保障。"
sentence4 = "立杆顶部加设一个u型托的丝杆轮扣外露不得大于超过25cm,如果丝杆外露超过则需要进行适当的调整,可在顶部的轮扣式立杆支架下部再加设一个u型托,即在轮扣式立杆最上端与最下端各分别设置一个u型托,保证顶部有u托外露的丝杆轮扣不大于25cm,确保立杆支架及最下端u型托的的受力稳定。"
w5 = jieba.posseg.cut(sentence3, use_paddle=True)
# .flag词性


# .word词语
for item in w5:
    print(item.word + "-->" + item.flag)

# a:形容词 c:连词  d:副词 e:叹词 f:方位词 i:成语 m:数词 n:名称 nr:人名 ns :地名 nt机构团体
# nz:其他专有名称 p:介词 r:代词 t:时间 u:助词 v:动词 vn: 名动词 x:标点符号 un:未知词语

# 加载自己的词典
# sentence = "教育系统耕耘，在重庆大学从学生成长为校长，2004年7月被明确为副部长级2010年调任武汉大学校长，任教育部副部长、党组成员"
# jieba.load_userdict("D:/Programs/Python/Python36/Lib/site-packages/jieba/Mydict.txt")
# w6 = jieba.cut(sentence)
# for item in w6:
#     print(item)

# 更改词频
# print("====================")
# sentence = "教育系统耕耘，在重庆大学从学生成长为校长，2004年7月被明确为副部长级2010年调任武汉大学校长，任教育部副部长、党组成员"
# w7 = jieba.cut(sentence)
# for item in w7:
#     print(item)
# print("====================")
# jieba.suggest_freq("重庆大学")
# w8 = jieba.cut(sentence)
# for item in w8:
#     print(item)
# print("====================")
# sentence = "教育系统耕耘，在重庆大学从学生成长为校长，2004年7月被明确为副部长级2010年调任武汉大学校长，任教育部副部长、党组成员"
#
# 返回词频多的单词
tag = jieba.analyse.extract_tags(sentence, 4)

print(tag)
print("====================")
# 返回词语的位置
# w9 = jieba.tokenize(sentence)
# for word in w9:
#     print(word)
# print("====================")
# 按照收索引擎方式返回位置
# w10 = jieba.tokenize(sentence, mode="search")
# for word in w10:
#     print(word)
# print("====================")
